破局者Cerebras：AI算力的第三条路对国产替代有何启示？

AI算力的竞争，长期处于#英伟达（NVDA.US）# GPU规则的主导之下。

在大众认知里，算力升级无非是“制程更先进、单颗芯片越做越大、集群堆卡越来越多”。但Cerebras（CBRS.US）的出现，颠覆了行业固有范式。它不走传统单片大芯片路线，也不跟随当下最火的Chiplet芯粒拼接模式，硬生生跑通了全球唯一商用的晶圆级WSE第三条算力赛道。

这三条技术路径的商业性价比如何？中国目前在三者的布局是怎样的？对于港股上市公司和拟上市公司而言，产业链各环节的机遇到底在哪里？

算力行业的“三条进化路线”：三种完全不同的造芯思维

如果把AI大模型训练比作“超级高考阅卷”，算力芯片的核心痛点是：减少翻资料、传数据的时间，把所有精力都用在阅卷计算上。片上SRAM就是手边的草稿纸，谁的草稿纸越大、取放越方便，谁的阅卷效率就越高。基于这个核心逻辑，或可将全球算力产业划分为三条路线。

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